递归特征消除 (Recursive Feature Elimination, RFE) 是一种特征选择技术，旨在通过反复训练模型、评估每个特征的重要性并逐步移除不重要的特征，来选择出对模型预测最有价值的特征集。结合随机森林回归模型，这种方法在处理高维数据和非线性关系时非常有效。本文将详细探讨这两者结合的数学原理。

特征选择在机器学习和统计建模中起着至关重要的作用，它能够提高模型的效率，减少过拟合，并增强模型的可解释性。本文介绍了一种基于方差分析（ANOVA）的特征选择方法，涵盖数据加载、特征评分、统计筛选和可视化，提供了一种稳健的特征筛选框架，以优化回归数据集的建模效果。

调整分位数会影响异常检测的严格性。高分位数意味着更保守的清理，删除更少的数据，适合希望尽可能保留数据的应用；低分位数则意味着更严格的筛选，适合希望消除尽可能多异常数据的应用。选择合适的分位数应根据数据特征和具体应用需求进行。

在 MATLAB 中，设置线条的属性可以通过多种方法进行，包括线条的颜色、类型、宽度等。以下是一些常见的线条设置方法和相关知识的讲解。

在 MATLAB 中，和.*都是用来进行乘法操作的运算符，但它们有不同的应用场景。我们将从数学和编程的角度详细解析这两者的区别，并且讲解 MATLAB 中运算符的其他常见用法。